В этой статье мы узнаем основы Huawei ML Kit.
Введение
Вы новичок в машинном обучении?
Если да. Тогда давайте начнем с нуля.
Что такое машинное обучение?
Определение: « Область обучения, которая дает компьютеру возможность учиться без явного программирования».
В целом. Машинное обучение - это применение искусственного интеллекта (ИИ), которое дает устройствам возможность учиться на собственном опыте, улучшать самообучение без программирования. Например, если вы ищете что-то похожее, на экране будут отображаться объявления.
Машинное обучение - это разновидность искусственного интеллекта. Машинное обучение - это изучение того, как сделать машины более похожими на людей в их поведении и решениях, дав им возможность учиться и разрабатывать свои собственные программы. Это делается с минимальным вмешательством человека, то есть без явного программирования. Процесс обучения автоматизирован и улучшен на основе опыта машин на протяжении всего процесса. На машины поступают качественные данные, и для построения моделей машинного обучения используются разные алгоритмы, чтобы обучать машины на этих данных. Выбор алгоритма зависит от типа имеющихся данных и типа деятельности, которую необходимо автоматизировать.
У вас есть вопрос, например, в чем разница между машинным обучением и традиционным программированием?
Традиционное программирование
Мы загружали входные данные и хорошо написанный и протестированный код в машину для генерации вывода.
Машинное обучение
Мы подаем входные данные вместе с выходными данными, которые загружаются в машину на этапе обучения, и она разрабатывает программу для себя.
Этапы машинного обучения
1. Сбор данных
2. Подготовка этих данных.
3. Выбор модели
4. Обучение
5. Оценка
6. Настройка гиперпараметров
7. Прогноз
Как работает машинное обучение?
Три основных строительных блока системы машинного обучения - это модель, параметры и учащийся.
- Модель - это система, которая делает прогнозы.
- Параметры - это факторы, которые модель учитывает при прогнозировании.
- Учащийся вносит коррективы в параметры и модель, чтобы согласовать прогнозы с фактическими результатами.
Теперь давайте рассмотрим приведенный выше пример с водой и узнаем, как работает машинное обучение. Модель машинного обучения здесь должна предсказать, полезно ли воду пить или нет. Выбранные параметры:
- Растворенный кислород
- pH
- Температура
- Разложившиеся органические материалы
- Пестициды
- Токсичные и опасные вещества
- Масла, смазки и другие химикаты
- Моющие средства
Учимся на тренировочном наборе.
Это включает в себя выборку набора данных для воды из нескольких мест, для которых указаны параметры. Теперь мы должны определить описание каждой классификации, которая полезна для питья воды, с точки зрения значений параметров для каждого типа. Модель может использовать описание, чтобы решить, пригоден ли для питья новый образец воды.
Значения параметров pH, Температура, Растворенный кислород и т. Д. Можно представить как x ',' y 'и' z 'и т. д. Затем (x, y, z) определяет параметры каждого напитка в обучающих данных. Этот набор данных называется обучающим набором. Эти значения, нанесенные на график, представляют гипотезу в форме линии, прямоугольника или полинома, которая лучше всего соответствует желаемым результатам.
Теперь мы узнали что такое машинное обучение и как оно работает, теперь давайте разберемся с комплектом машинного обучения Huawei.
Комплект Huawei ML
HUAWEI ML Kit позволяет вашим приложениям легко использовать многолетний проверенный опыт Huawei в области машинного обучения для поддержки разнообразных приложений искусственного интеллекта (AI) в самых разных отраслях.
Huawei уже предоставила некоторые встроенные функции в SDK, а именно:
- Сервис, связанный с текстом.
- Распознавание текста
- Распознавание документов
- Распознавание идентификационной карты
- Распознавание банковских карт
- Распознавание карт
- Распознавание форм
- Услуги, связанные с языком / голосом.
- Перевод
- Определение языка
- Текст в речь
- Услуги, связанные с изображениями.
- Классификация изображений
- Обнаружение и отслеживание объектов
- Признание вехой
- Визуальный поиск продукта
- Сверхвысокое разрешение изображения
- Коррекция перекоса документа
- Текстовое изображение сверхвысокого разрешения
- Обнаружение сцены
- Услуги по уходу за лицом / телом.
- Распознавание лиц
- Обнаружение скелета
- Обнаружение живучести
- Распознавание жестов рук
- Подтверждение лица
- Услуги по обработке естественного языка.
- Встраивание текста
- Нестандартная модель.
- AI создать
- Развертывание модели и вывод
- Предварительно обученная модель
В этой серии статей мы узнаем о модели Huawei Custom. В качестве платформы вывода на устройстве для пользовательской модели структура вывода на устройстве MindSpore Lite, предоставляемая ML Kit, упрощает интеграцию и разработку и может работать на устройствах. Введя эту структуру вывода, вы можете определить свою собственную модель и реализовать вывод модели с минимальными затратами.
Преимущества MindSpore Lite
- Он предоставляет простые и полные API-интерфейсы для интеграции инфраструктуры вывода пользовательской модели на устройстве.
- Настройте модель максимально просто и быстро с отличным опытом машинного обучения.
- Он совместим со всеми основными платформами или фреймворками для вывода моделей, такими как MindSpore Lite, TensorFlow Lite, Caffe и Onnx на рынке. Различные модели можно конвертировать в формат .ms без каких-либо потерь, а затем безупречно обрабатывать через структуру вывода на устройстве.
- Пользовательские модели занимают мало места для хранения и могут быть квантованы и сжаты. Модели можно быстро развернуть и выполнить. Кроме того, модели можно размещать в облаке и загружать по мере необходимости, уменьшая размер APK.
Шаги, которые необходимо выполнить для реализации собственной модели
Шаг 1. Установите HMS Toolkit из Android Studio Marketplace.
Шаг 2. Перенесите обучение с помощью AI Create.
Шаг 3. Обучение модели
Шаг 4. Проверка модели
Шаг 5. Загрузите модель в AGC.
Шаг 6. Загрузите удаленную модель.
Шаг 7. Выполните вывод с помощью механизма вывода модели.
Начнем по порядку.
Шаг 1. Установите HMS Toolkit из Android Studio Marketplace. После установки перезапустите Android Studio.
· Выберите Файл ›Настройка› Плагины.
Результат
Скоро в следующей статье.
Советы и хитрости
- Убедитесь, что вы уже зарегистрированы как разработчик Huawei.
- Изучите основы машинного обучения.
- Установите инструмент HMS в студию Android
Заключение
В этой статье мы узнали, что такое машинное обучение и как оно работает. И разница между традиционным программированием и машинным обучением. Шаги, необходимые для создания собственной модели а также как установить инструмент HMS в студии Android. В следующей статье я продолжу оставшиеся шаги в пользовательской модели машинного обучения.
